SARS-CoV-2 rapidly evolves lineage-specific phenotypic differences when passaged repeatedly in immune-naïve mice
Notice bibliographique
Résumé
The persistence of SARS-CoV-2 despite the development of vaccines and a degree of herd immunity is partly due to viral evolution reducing vaccine and treatment efficacy. Serial infections of wild-type (WT) SARS-CoV-2 in Balb/c mice yield mouse-adapted strains with greater infectivity and mortality. We investigate if passaging unmodified B.1.351 (Beta) and B.1.617.2 (Delta) 20 times in K18-ACE2 mice, expressing the human ACE2 receptor, in a BSL-3 laboratory without selective pressures, drives human health-relevant evolution and if evolution is lineage-dependent. Late-passage virus causes more severe disease, at organism and lung tissue scales, with late-passage Delta demonstrating antibody resistance and interferon suppression. This resistance co-occurs with a de novo spike S371F mutation, linked with both traits. S371F, an Omicron-characteristic mutation, is co-inherited at times with spike E1182G per Nanopore sequencing, existing in different within-sample viral variants at others. Both S371F and E1182G are linked to mammalian GOLGA7 and ZDHHC5 interactions, which mediate viral-cell entry and antiviral response. This study demonstrates SARS-CoV-2's tendency to evolve with phenotypic consequences, its evolution varying by lineage, and suggests non-dominant quasi-species contribution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».